네이버 블로그에서
개발글만 연동됩니다. blog.naver.com/rage147-owo

title: “프로젝트 계획서- 산업 현장 3D 구현 및 CCTV 영상을 통한 포즈 추정과 Unity Humanoid 시각화” categories:

  • personalproject

    #프로젝트 계획서: 산업 현장 3D 구현 및 CCTV 영상을 통한 포즈 추정과 Unity Humanoid 시각화 : 네이버 블로그

프로젝트 계획서: NeRF 기반 산업 현장 3D 모델 생성 및 Blender 모델링을 통한 CCTV 영상 포즈 및 위치 추정과 Unity Humanoid 시각화

​

1. 목표 및 배경 ​

산업 현장의 안전 관리 및 실시간 모니터링을 강화하기 위해, NeRF를 통해 생성된 3D 모델과 Blender 모델링을 통해 보완한 산업 현장을 사용하여, CCTV 영상에서 사람의 위치와 포즈를 추정 후 Unity Humanoid를 활용하여 3D로 시각화한다.

​

2. 주요 기능 및 사양​

  • NeRF 기반 3D 모델 생성: 산업 현장의 현실적인 3D 모델을 NeRF를 사용하여 생성한다.
  • Blender 모델링: 생성된 3D 모델을 Blender를 사용하여 디테일하게 수정 및 보완한다.
  • CCTV 영상 처리: CCTV 영상에서 사람의 위치 및 움직임을 추출한다.
  • 포즈 및 위치 추정: CCTV 영상에서 사람의 위치와 행동을 구분하기 위한 포즈 및 위치 추정 알고리즘을 적용한다.
  • Unity Humanoid 시각화: 추출된 사람의 위치와 움직임을 Unity의 Humanoid를 활용하여 3D 환경 내에서 시각화한다.

​

3. 개발 단계 및 일정​

  • 1~2주:

    • 프로젝트 연구 및 관련 기술 리뷰
    • 필요한 도구 및 자료 수집

  • 3~4주:

    • NeRF를 사용한 산업 현장 3D 모델 생성 및 초기 구현
    • CCTV 영상 샘플 수집

  • 5~6주:

    • Blender를 이용한 모델링 보완 및 디테일 추가
    • 포즈 및 위치 추정 알고리즘 선택 및 적용

  • 7~8주:

    • Unity에서의 Humanoid 기반 시각화 기능 구현
    • 테스트 및 버그 수정

  • 9~12주:

    • 전체 시스템 통합 및 최적화
    • 최종 테스트 및 프로젝트 문서 작성

  • 13~16주:

    • 피드백 수집 및 반영
    • 프로젝트 마무리 및 결과물 발표 준비

​

4. 필요 자원 및 도구​

  • 하드웨어: 충분한 연산 능력을 갖춘 PC, CCTV 카메라
  • 소프트웨어: Unity, 포즈 및 위치 추정 라이브러리(예: OpenPose, MediaPipe), 3D 모델링 도구(예: Blender), NeRF 관련 도구 및 라이브러리
  • 자료: 산업 현장 관련 3D 모델링 자료, CCTV 영상 샘플

​

5. 예상되는 어려움 및 해결 방안

  • NeRF와 Blender의 호환성 문제: 적절한 변환 도구나 플러그인을 탐색하거나 직접 개발한다.
  • 정확한 포즈 및 위치 추정의 어려움: 다양한 환경에서의 테스트를 통해 알고리즘을 최적화한다.
  • Unity의 Humanoid와 포즈 및 위치 데이터의 호환성: Unity에서 제공하는 도구와 플러그인을 활용하거나 커스텀 스크립트를 개발한다.

​

6. 결론

산업 현장의 안전과 효율성을 높이기 위한 이 프로젝트는 기술적 도전과 혁신을 추구한다. NeRF, Blender 및 Unity의 Humanoid를 활용한 종합적인 접근으로 프로젝트의 성공을 목표로 한다.

​

업데이트: